二値データにおける共変量調整法として，共変量調整をしないロジスティック回帰分析の式に，結果変数と共変量の関係をモデル化する補正項を加えることで，共変量の不均衡を補正できる。

計量

iDES のブックマーク 2013/10/15 16:18

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/165374094/comment/iDES" data-user-id="iDES" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2574960/" data-original-href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2574960/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fwww.ncbi.nlm.nih.gov%2Fpmc%2Farticles%2FPMC2574960%2F" data-user-icon="/users/iDES/profile.png">Improving efficiency of inferences in randomized clinical trials using auxiliary covariates</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E8%A8%88%E9%87%8F">計量</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">二値データにおける共変量調整法として，共変量調整をしないロジスティック回帰分析の式に，結果変数と共変量の関係をモデル化する補正項を加えることで，共変量の不均衡を補正できる。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/iDES/20131015#bookmark-165374094"><span class="datetime-body">2013/10/15 16:18</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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www.ncbi.nlm.nih.gov2013/10/15

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